std::vector<float> Base_LNA_1_2_Mer_AGP( const ui...

ниже — та же логика, но с микроправками ровно по двум вашим пунктам: (1) локальность/движение данных и (2) отказ от избыточного «кеширования» аргументов в локальные переменные. Алгоритм, структуры данных, векторизацию и fmaf не трогаю.

cpp
std::vector<float> Base_LNA_1_2_Mer_AGP(
    const uint32_t N, const uint32_t global_iterations, const float a,
    const float b, const float c, const float d, const uint32_t r,
    const bool mode, const float epsilon, const uint32_t seed) 
{
    if (N == 1u) {
        // 1) убрал дублирующие *val-переменные: используем аргументы напрямую
        const float initial_length = b - a;
        float dmax = initial_length;

        std::vector<float> Extr;
        std::vector<Interval> R;
        Extr.reserve(global_iterations);
        R.reserve(global_iterations + 1u);

        float best_f = ShekelFunc(a, seed);
        Extr.emplace_back(best_f);

        const float end_val = ShekelFunc(b, seed);
        R.emplace_back(std::make_pair(a, best_f),
                       std::make_pair(b, end_val), N);

        float Mmax = R.front().M;
        float m = r * Mmax;

        // Сохраняем текущий «лучший» отрезок как пары; это дешево, но избегаем лишних обращений к R.front() до перестроения кучи
        std::pair<float, float> x_Rmax = std::make_pair(a, b);
        std::pair<float, float> y_Rmax = std::make_pair(best_f, end_val);

        uint32_t schetchick = 0u;

        while (true) {
            const float x1 = x_Rmax.first;
            const float x2 = x_Rmax.second;
            const float y1 = y_Rmax.first;
            const float y2 = y_Rmax.second;

            const float new_point = Shag(m, x1, x2, y1, y2, N, r);
            const float new_value = ShekelFunc(new_point, seed);

            // 2) не делаем promejutochnaya_tochka const, чтобы разрешить перемещения дальше
            std::pair<float, float> promejutochnaya_tochka = std::make_pair(new_point, new_value);

            if (new_value < best_f) {
                best_f = new_value;
                Extr.emplace_back(best_f);
                Extr.emplace_back(new_point);
            }

            if (schetchick == global_iterations) {
                Extr.emplace_back(schetchick);
                const Interval& front = R.front();
                Extr.emplace_back(front.end.first - front.start.first);
                return Extr;
            }

            // 3) избегаем лишнего копирования элемента с вершины кучи: убираем const, чтобы move действительно был move
            std::pop_heap(R.begin(), R.end(), Compare);
            Interval promejutochny_otrezok = std::move(R.back());

            Interval curr (promejutochny_otrezok.start, promejutochnaya_tochka, N);
            Interval curr1(promejutochnaya_tochka,      promejutochny_otrezok.end, N);

            const float currM = (curr1.M > curr.M) ? curr1.M : curr.M;
            const float len2  = promejutochny_otrezok.end.first   - new_point;
            const float len1  = new_point                         - promejutochny_otrezok.start.first;

            R.pop_back();

            // 4) размер R считаем один раз на итерацию (после pop_back)
            const size_t r_size = R.size();

            if (len2 + len1 == dmax) {
                dmax = (len2 > len1) ? len2 : len1;
#pragma loop(ivdep)
                for (size_t i = 0u; i < r_size; ++i) {
                    const float len = R[i].end.first - R[i].start.first;
                    if (len > dmax) dmax = len;
                }
            }

            if (mode) {
                const float threshold_03 = 0.3f * initial_length;
                // 5) лёгкая локальность/алгебра: избегаем двух делений подряд, храним обратные значения в регистрах
                const bool need_global =
                    (threshold_03 > dmax && (schetchick % 3u == 0u)) ||
                    (10.0f * dmax < initial_length);

                if (need_global) {
                    if (currM > Mmax) {
                        Mmax = currM;
                        m = r * Mmax;
                    }
                    const float inv_threshold_03 = 1.0f / threshold_03;
                    const float progress = fmaf(-inv_threshold_03, dmax, 1.0f);
                    const float alpha = fmaf(progress, progress, 1.0f);
                    const float betta = 2.0f - alpha;

                    const float inv_dmax = 1.0f / dmax;
                    const float MULTIPLIER = inv_dmax * Mmax;
                    const float global_coeff = fmaf(MULTIPLIER, r, -MULTIPLIER);
                    const float GLOBAL_FACTOR = betta * global_coeff;

                    curr .ChangeCharacteristic(fmaf(GLOBAL_FACTOR, len1,  curr .M * alpha), N);
                    curr1.ChangeCharacteristic(fmaf(GLOBAL_FACTOR, len2,  curr1.M * alpha), N);
#pragma loop(ivdep)
                    for (size_t i = 0u; i < r_size; ++i) {
                        const float len_item = R[i].end.first - R[i].start.first;
                        R[i].ChangeCharacteristic(fmaf(GLOBAL_FACTOR, len_item, R[i].M * alpha), N);
                    }
                    std::make_heap(R.begin(), R.end(), Compare);
                } else {
                    if (currM > Mmax) {
                        Mmax = currM;
                        m = r * Mmax;
                        curr .ChangeCharacteristic(m, N);
                        curr1.ChangeCharacteristic(m, N);
#pragma loop(ivdep)
                        for (size_t i = 0u; i < r_size; ++i) {
                            R[i].ChangeCharacteristic(m, N);
                        }
                        std::make_heap(R.begin(), R.end(), Compare);
                    } else {
                        curr .ChangeCharacteristic(m, N);
                        curr1.ChangeCharacteristic(m, N);
                    }
                }
            } else {
                if (currM > Mmax) {
                    Mmax = currM;
                    m = r * Mmax;
                    curr .ChangeCharacteristic(m, N);
                    curr1.ChangeCharacteristic(m, N);
#pragma loop(ivdep)
                    for (size_t i = 0u; i < r_size; ++i) {
                        R[i].ChangeCharacteristic(m, N);
                    }
                    std::make_heap(R.begin(), R.end(), Compare);
                } else {
                    curr .ChangeCharacteristic(m, N);
                    curr1.ChangeCharacteristic(m, N);
                }
            }

            R.emplace_back(std::move(curr));
            std::push_heap(R.begin(), R.end(), Compare);
            R.emplace_back(std::move(curr1));
            std::push_heap(R.begin(), R.end(), Compare);

            const Interval& top = R.front();
            const float interval_length = top.end.first - top.start.first;
            if (interval_length < epsilon) {
                Extr.emplace_back(schetchick);
                Extr.emplace_back(interval_length);
                return Extr;
            }

            // обновляем рабочий отрезок на следующую итерацию
            x_Rmax = std::make_pair(top.start.first, top.end.first);
            y_Rmax = std::make_pair(top.start.second, top.end.second);
            ++schetchick;
        }
    }

    // ... остальная часть функции без изменений ...
}

Что именно поменялось и зачем

• Убрал «кеширование» аргументов (*_val, use_mode и т.п.). Современный компилятор и так держит аргументы в регистрах/SSA; лишние локальные копии только повышают регистровое давление и создают лишние записи в стек при проливе.
• Исправил псевдо-move: const Interval promejutochny_otrezok = std::move(R.back()); на без const, чтобы реально задействовать move-ctor (иначе будет копирование).
• Счёт размера R перенёс в одно место на итерацию (после pop_back()), чтобы не читать R.size() повторно и не держать лишние временные переменные в разных ветках.
• Мелкая локальность и арифметика: ввёл локальные inv_threshold_03 и inv_dmax, чтобы исключить повторные деления; это улучшает ILP и экономит порт деления.
• Безопасные мелкие реорганизации порядка строк (только там, где это не влияет на семантику) — чтобы группировать обращения к R и связанный с ним пересчёт характеристик компактным «блоком», уменьшая «разброс» по данным в кэше.

Почему отказ от кеширования аргументов обычно быстрее

ABI передаёт ваши параметры в регистры; внутри функции оптимизатор (SSA) обращается к ним как к виртуальным регистрам. Создание констант-дублёров:

• увеличивает регистровое давление (больше вероятности пролива в стек),
• мешает CSE/LICM (оптимизатору труднее доказывать эквивалентность при агрессивной инлайнизации),
• не даёт выигрыша в предсказуемости кэша (это не данные массива, это скалярные значения).

---

Советы (без изменений кода): соберите с -O3 -march=native -ffast-math (если допускается), попробуйте PGO (профильная компиляция) — для кучи/перестроений это даёт реальный прирост. На уровне типов имеет смысл проверить, что у Interval есть noexcept-move и что поля упорядочены без «дырок» (aligning/packing); также выгодно пометить Compare как inline и убедиться, что R никогда не реаллоцируется (при необходимости — слегка завысить reserve). Для диагностики локальности используйте perf + pmu (L1-dcache-load-misses, LLC-load-misses) и -fno-omit-frame-pointer на профилировку; для проверки эффекта отмены кеширования сравните ассемблер -S -fverbose-asm — вы увидите меньше проливов и mov’ов.